An ErbB2/c-Src axis links bioenergetics with PRC2 translation to drive epigenetic reprogramming and mammary tumorigenesis
Notice bibliographique
Résumé
Dysregulation of histone modifications promotes carcinogenesis by altering transcription. Breast cancers frequently overexpress the histone methyltransferase EZH2, the catalytic subunit of Polycomb Repressor Complex 2 (PRC2). However, the role of EZH2 in this setting is unclear due to the context-dependent functions of PRC2 and the heterogeneity of breast cancer. Moreover, the mechanisms underlying PRC2 overexpression in cancer are obscure. Here, using multiple models of breast cancer driven by the oncogene ErbB2, we show that the tyrosine kinase c-Src links energy sufficiency with PRC2 overexpression via control of mRNA translation. By stimulating mitochondrial ATP production, c-Src suppresses energy stress, permitting sustained activation of the mammalian/mechanistic target of rapamycin complex 1 (mTORC1), which increases the translation of mRNAs encoding the PRC2 subunits Ezh2 and Suz12. We show that Ezh2 overexpression and activity are pivotal in ErbB2-mediated mammary tumourigenesis. These results reveal the hitherto unknown c-Src/mTORC1/PRC2 axis, which is essential for ErbB2-driven carcinogenesis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».